We examined if a state of sea-ice in Bering Sea acts as a prelude of variation in that of Chukchi Sea by using satellites-based Arctic sea-ice concentration time series. Datasets consist of monthly values of sea-ice concentration during 36 years (1982-2017). Time series analysis armed with Transfer entropy is performed to describe how sea-ice data in Chukchi Sea is affected by that in Bering Sea, and to explain the relationship. The transfer entropy is a measure which identifies a nonlinear coupling between two random variables or signals and estimates causality using modification of time delay. We verified this measure checked a nonlinear coupling for simulated signals. With sea-ice concentration datasets, we found that sea-ice in Bering Sea is influenced by that in Chukchi Sea 3, 5, 6 months ago through the transfer entropy measure suitable for nonlinear system. Particularly, when a sea-ice concentration of Bering Sea has a local minimum, sea ice concentration around Chukchi Sea tends to decline 5 months later with about 70% chance. This finding is considered to be a process that inflow of Pacific water through Bering strait reduces sea-ice in Chukchi Sea after lowering the concentration of sea-ice in Bering Sea. This approach based on information theory will continue to investigate a timing and time scale of interesting patterns, and thus, a coupling inherent in sea-ice concentration of two remote areas will be verified by studying ocean-atmosphere patterns or events in the period.
Kim, Young-Gyun;Hong, Jong Kuk;Jin, Young Keun;Jang, Minseok;So, Byung Dal
The Journal of Engineering Geology
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v.32
no.1
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pp.113-126
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2022
The tectonic history of the Chukchi Abyssal Plain in the Amerasia Basin, Arctic Ocean, has not been fully explored due to the harsh conditions of sea ice preventing detailed observation. Existing models of the tectonic history of the region provide contrasting interpretation of the timing of formation of the crust (Mesozoic to Cenozoic), crust type (from hyper-extended continental crust to oceanic crust), and formation process (from parallel/fan-shaped rifting to transformation faulting). To help determine the age of the oceanic crust, the geothermal gradient was measured at three stations in the south of abyssal plain at depth of 2,160-2,250 m below sea level. Heat flow measurement stations were located perpendicular to the spreading axis over a 40 km-long transect. In-situ thermal conductivity measurement, corrected by the laboratory test, gave observed marine heat flows of 55 to 61 mW/m2. All measurements were taken during Arctic expeditions in 2018 (ARA09C expedition) and 2021 (ARA12C expedition) by the Korean ice-breaking research vessel (IBRV) Araon. Given the assumption of oceanic crust, the results correspond to formation in the Late Cretaceous (Mesozoic). The inferred age supports the hypothesis of formation activated by the opening of the Makarov Basin during the Late Mesozoic-Cenozoic. This would make it contemporaneous with rifting of the Chukchi Border Land immediately east of the abyssal plain. The heat flow data indicate the base of the gas hydrate stability zone is located 332-367 m below the seafloor, this will help to identify the gas hydrate-related bottom simulating reflector in the future seismic survey, as already identified on the Chukchi Plateau. Further geophysical surveys, including heat flow measurements, are required to increase our understanding of the formation process and thermal mantle structure of the abyssal plain.
In the Arctic Ocean, the distribution of sea ice and ice sheets changes as climate changes. Because the distribution of ice cover influences the mineral composition of marine sediments, studying marine sediments transported by sea ice or iceberg is very important to understand the global climate change. This study analyzes marine sediment samples collected from the Arctic Ocean and infers the provenance of the sediments to reconstruct the paleoenvironment changes of the western Arctic. The analyzed samples include four gravity cores collected from the Araon mound in the Chukchi Plateau and one gravity core collected from the slope between the Araon mounds. The core sediments were brown, gray, and greenish gray, each of which corresponds to the characteristic color of sediments deposited during the interglacial/glacial cycle in the western Arctic Ocean. We divide the core sediments into three units based on the analysis of bulk mineral composition, clay mineral composition, and Ice Rafted Debris (IRD) as well as comparison with previous study results. Unit 3 sediments, deposited during the last glacial maximum, were transported by sea ice and currents after the sediments of the Kolyma and Indigirka Rivers were deposited on the continental shelf of the East Siberian Sea. Unit 2 sediments, deposited during the deglacial period, were from the Kolyma and Indigirka Rivers flowing into the East Siberian Sea as well as from the Mackenzie River and the Canadian Archipelago flowing into the Beaufort Sea. Unit 2 sediments also contained an extensive amount of IRD, which originated from the melted Laurentide Ice Sheet. During the interglacial stage, fine-grained sediments of Unit 1 were transported by sea ice and currents from Northern Canada and the East Siberian Sea, but coarse-grained sediments were derived by sea ice from the Canadian Archipelago.
Taxonomic study of the five species (Acanthogobius elongata, A. flavimanus, A. lactipes, A. luridus and Synechogobius) from Korea was carried out based on morphometric, cephalic sensory canal and ecological characters. Taxonomic revision and classificational keys are provided. Synechogobius hasta is easily distinguished from four species of the genus Acanthogobius in eleven characters, i. e., the number of dorsal and anal fin rays, the transverse scales, the vertebral numbers, the formula of interneural spine of the first dorsal fin, the number of interhemal spine anterior to the first hemal spine, the number of epipleural and pleurals, the ratio of caudal peduncle length, the ratio of caudal peduncle depth and the regular variations in the ratio of body parts with the body length. In the genus Acanthobobius, A. elongata is distinguished from other 3 congeneric species in the ratio of body parts and the oculoscapular sensory canal. Moreover, A. flavimanus differs from other 3 congeneric species in the lateral scales, the transverse scales, the number of predorsal scales, the vertebral number, the number of epipleural and pleurals. Sensory papillae rows of S. hasta is not similar that of the genus Acanthogobius in having a singular sensroy papillae rows. A. elongata has no oculoscapular sensory canal D and A. flavimanus has transverse sensory papillae in cheek, and these are one of the unique characters distinguished form other congeneric species. In the spawning period inferred from gonadosomatic index, A. elongata varied from late March to late June ; A. flavimanus, January to April ; A. lactipes, May to September ; A. luridus, early May to early July and S. hasta, early March to early May.
Kim, Dong-Seon;Choi, Man-Sik;Oh, Hae-Young;Kim, Kyung Hee;Noh, Jae-Hoon
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.14
no.1
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pp.1-9
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2009
Export fluxes of particulate organic carbon were estimated for the first time by using $^{234}Th/^{238}U$ disequilibrium in the southwestern East Sea during August 2007. They were calculated by multiplying POC/$^{234}Th_p$ ratios of sinking particles (larger than 0.7 ${\mu}m$) obtained from 150-200 m water depths to $^{234}Th$ fluxes that were estimated by integrating $^{234}Th/^{238}U$ disequilibrium from surface to 100 m water depth. Export fluxes ranged from 14 to 505 mg C $m^{-2}$$day^{-1}$, with the highest value at station A2 and the lowest value at station D4. Primary production was well correlated with export flux, indicating that it was a major factor controlling export flux. Export flux in the East Sea was generally higher than those estimated in the open ocean and similar to or somewhat higher than those in the continental marginal seas. Export flux/primary production (EF/PP) ratios varied from 0.29 to 0.62, with an average of 0.43 and were somewhat higher in the basin area than in the coastal area. EF/PP ratio in the East Sea was rather similar to those estimated in the North Sea and Chukchi Sea, but much higher than those in the Labrador Sea, Barents Sea, and Gulf of Lions. Therefore, the East Sea is one of the major areas where a large amount of organic carbon produced in the euphotic zone sinks into the deep layer below 200 m water depth.
Single-channel seismic exploration has proven effective in delineating subsurface geological structures using small-scale survey systems. The seismic data acquired through zero- or near-offset methods directly capture subsurface features along the vertical axis, facilitating the construction of corresponding seismic sections. However, substantial noise in single-channel seismic data hampers precise interpretation because of the low signal-to-noise ratio. This study introduces a novel approach that integrate noise reduction and signal enhancement via matrix rank optimization to address this issue. Unlike conventional rank-reduction methods, which retain selected singular values to mitigate random noise, our method optimizes the entire singular value spectrum, thus effectively tackling both random and erratic noises commonly found in environments with low signal-to-noise ratio. Additionally, to enhance the horizontal continuity of seismic events and mitigate signal loss during noise reduction, we introduced an adaptive weighting factor computed from the eigenimage of the seismic section. To access the robustness of the proposed method, we conducted numerical experiments using single-channel Sparker seismic data from the Chukchi Plateau in the Arctic Ocean. The results demonstrated that the seismic sections had significantly improved signal-to-noise ratios and minimal signal loss. These advancements hold promise for enhancing single-channel and high-resolution seismic surveys and aiding in the identification of marine development and submarine geological hazards in domestic coastal areas.
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